看完了Deep Learning with Python,尝试了部分Keras的demo代码。

感觉Keras虽然容易上手,能够快速搭建出一个通用的模型,但是缺乏对底层的控制。

同时,在使用了自己编译的支持CUDA 10的tensorflow之后,总感觉有些不可控的bug出现;即使仅仅只是把demo代码改为自己的小工程,也有诸如load_model不能放在循环外(否则cudnn报错),第一次model.predict正确,但是循环做第二个predict就出错。在网上搜索了好几天,也没有找到问题的解答,怀疑是没有使用官方的支持CUDA 10版本。

所以,决定转向到pytorch上。原因有三:1. 有官方的CUDA10正式版本,并且从网上的反馈来看,版本维护及支持比keras好;2. 能够对于深度学习的底层过程有更多的了解和控制;3. pytorch的嵌入式系统可移植性也很高,貌似速度更快。

系统: Ubuntu 18.04

硬件:1080Ti

1. Pytorch ubuntu安装

官方网站:https://pytorch.org/,选择正确的系统信息:

这里需要运行sudo命令,否则直接运行pip3会报错没有权限

sudo -H pip3 install https://download.pytorch.org/whl/cu100/torch-1.0.0-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl
sudo -H pip3 install torchvision

2. 测试安装是否正常

返回一个5X3的随机矩阵

3. 检查是否有CUDA支持

返回True

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